Roboter lernt, sich selbst ohne menschliche Hilfe zu verstehen

Ingenieure der Columbia University School of Engineering and Applied Science haben den ersten Roboter entwickelt, der ohne menschliche Hilfe ein Modell seines gesamten Körpers von Grund auf erlernen kann. 

Die Studie wurde in der veröffentlichten Wissenschaft Robotics. 

Dem Roboter beibringen

Die Forscher zeigten, wie der Roboter ein kinematisches Modell seiner selbst erstellen und ein Selbstmodell verwenden kann, um Bewegungen zu planen, Ziele zu erreichen und Hindernissen in einer Vielzahl von Situationen auszuweichen. Es könnte auch Schäden an seinem Körper automatisch erkennen und ausgleichen. 

Ein Roboterarm wurde in einem Kreis aus fünf Streaming-Videokameras platziert, und der Roboter beobachtete sich selbst durch die Kameras, während er sich frei bewegte. Es bewegte und verdrehte sich, um genau zu lernen, wie sich sein Körper als Reaktion auf verschiedene Motorbefehle bewegte, und nach drei Stunden hörte es schließlich auf. Anschließend lernte das interne tiefe neuronale Netzwerk des Roboters die Beziehung zwischen der motorischen Aktion des Roboters und dem eingenommenen Volumen in seiner Umgebung. 

Hod Lipson ist Professor für Maschinenbau und Direktor des Creative Machines Lab in Columbia. 

„Wir waren wirklich neugierig, wie sich der Roboter selbst vorstellt“, sagte Lipson. „Aber man kann nicht einfach in ein neuronales Netzwerk hineinschauen, es ist eine Blackbox.“ 

Die Forscher arbeiteten an mehreren Visualisierungstechniken, bevor sich nach und nach das Selbstbild herausbildete. 

„Es war eine Art sanft flackernde Wolke, die den dreidimensionalen Körper des Roboters zu verschlingen schien“, fuhr Lipson fort. „Als sich der Roboter bewegte, folgte ihm die flackernde Wolke sanft.“ 

Das Selbstmodell des Roboters war auf etwa 1 % seines Arbeitsbereichs genau.

Mögliche Anwendungen und Fortschritte

Indem es Robotern ermöglicht wird, sich selbst ohne menschliche Hilfe zu modellieren, können Experten vielfältige Fortschritte erzielen. Zum einen spart es Arbeit und ermöglicht es dem Roboter, seinen eigenen Verschleiß zu überwachen und etwaige Schäden zu erkennen und zu kompensieren. Die Autoren sagen, dass diese Fähigkeit dazu beitragen wird, dass autonome Systeme unabhängiger werden. Als Beispiel nennen sie einen Fabrikroboter, der diese Fähigkeit nutzen könnte, um zu erkennen, dass sich etwas nicht richtig bewegt, bevor er um Hilfe ruft. 

Boyuan Chen ist der Erstautor der Studie. Er leitete die Arbeit und ist jetzt Assistenzprofessor an der Duke University. 

„Wir Menschen haben eindeutig eine Vorstellung von uns selbst“, sagte Chen. „Schließen Sie die Augen und versuchen Sie sich vorzustellen, wie sich Ihr eigener Körper bewegen würde, wenn Sie eine Aktion ausführen würden, beispielsweise Ihre Arme nach vorne strecken oder einen Schritt zurück machen würden. Irgendwo in unserem Gehirn haben wir eine Vorstellung von uns selbst, ein Selbstmodell, das uns darüber informiert, welches Volumen unserer unmittelbaren Umgebung wir einnehmen und wie sich dieses Volumen verändert, wenn wir uns bewegen.“

Lipson arbeitet seit Jahren daran, neue Wege zu finden, Robotern eine Form dieses Selbstbewusstseins zu verleihen. 

„Selbstmodellierung ist eine primitive Form der Selbsterkenntnis“, erklärte er. „Wenn ein Roboter, ein Tier oder ein Mensch ein genaues Selbstmodell hat, kann er in der Welt besser funktionieren, bessere Entscheidungen treffen und hat einen evolutionären Vorteil.“

Die Forscher erkannten die verschiedenen Grenzen und Risiken an, die mit der Gewährung von Autonomie für Maschinen durch Selbsterkenntnis verbunden sind, und Lipson stellt sicher, dass die spezifische Art der Selbsterkenntnis in dieser Studie „im Vergleich zu der von Menschen trivial ist, aber irgendwo muss man anfangen.“ . Wir müssen langsam und vorsichtig vorgehen, damit wir die Vorteile nutzen und gleichzeitig die Risiken minimieren können.“